pandas.read csv() 中 ，怎么统一指定数据类型

在使用Pandas的`read_csv()`函数读取CSV文件时，如果你想要统一指定数据类型，可以在`dtype`参数中列出你要转换的列及其对应的类型。`dtype`是一个字典，键是列名，值是Pandas支持的数据类型，比如`int`, `float`, `str`, `datetime64`等。例如：

import pandas as pd

# 指定数据类型读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv', dtype={
    'column1': 'int',        # 将column1设为整数类型
    'column2': 'float64',   # 将column2设为浮点数类型
    'date_column': 'datetime64'  # 将date_column设为日期时间类型
})

这里需要注意的是，如果你不确定列的具体类型，也可以尝试使用`infer_datetime_format=True`来自动推断日期时间列，然后根据需要进一步调整。

如果你只想对部分列应用特定的类型，可以只指定那些需要改变类型的列。对于不需要指定的列，Pandas将会使用默认的推断算法来确定其类型。

如果你发现数据类型转换有误，可以直接通过`.astype()`方法来修改单个列的数据类型：

df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_data_type')